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当归药材道地性系统评价与分析
引用本文:刘方舟,李园白,王静,杜昱,杨阳.当归药材道地性系统评价与分析[J].世界科学技术-中医药现代化,2018,20(9):1531-1539.
作者姓名:刘方舟  李园白  王静  杜昱  杨阳
作者单位:中国中医科学院中医药信息研究所 北京 100700,中国中医科学院中医药信息研究所 北京 100700,中国中医科学院中医药信息研究所 北京 100700,中国中医科学院中医药信息研究所 北京 100700,中国中医科学院中医药信息研究所 北京 100700
基金项目:国家科技部科技基础性工作专项(2015FY111500-190“): 常用道地药材及及其产区的特征、标准及数字化”-道地药材数据库建设,负责人:李园白;中国中医科学院中医药信息研究所指令性研究(ZZ090310): 非处方中成药智能推荐系统构建研究,负责人:杨阳。
摘    要:目的:根据相关古籍文献推断当归道地产区,对当归现代科研成果进行总结并提取文献中相关数据、进行系统化整合与分析。方法:考证历代本草著作,结合古籍原文推断道地产区;针对不同产区当归药材制定检索策略,到CNKI检索相关文献,规范整合不同产地当归药材性状特征数据及化学成分相关数据,采用单因素方差分析、主成分分析和聚类分析法对当归化学成分含量数据进行多指标综合评价。结果:考证本草古籍共14本、近代典籍1本,提取古近代产区26个,对应现代产地(省)8个,根据产地频次统计结果与古籍原文相关描述推断甘肃、四川为当归道地产区;共检索到性状文献75篇,化学1949篇。归纳道地产区当归药材性状特征;化学成分含量数据多指标两两比较结果显示甘肃省、云南两省样品质量差异较大,其他产区差异相对较小。主成分分析提取出3个主成分,累积贡献率达90.641%,得到各产地当归质量综合评价函数:F=(43.609 × F1+31.137 × F2+15.895 × F3)/90.641。聚类分析结果将6个来源产地的当归药材划分为3类。结论:综合主成分分析和聚类分析与单因素方差分析得出结论:甘肃为当归药材最优产区,四川、云南、湖北次之,河北、陕西产区当归质量不佳。该结果与当归本草考证研究所得道地产区有一致性,可为当归药材的道地性评价提供依据。

关 键 词:道地药材  当归  本草考证  性状特征  化学成分  主成分分析  聚类分析  单因素方差分析

Systematic Evaluation and Analysis on Dao-di Herbs Angelica Sinensis
Liu Fangzhou,Li Yuanbai,Wang Jing,Du Yu and Yang Yang.Systematic Evaluation and Analysis on Dao-di Herbs Angelica Sinensis[J].World Science and Technology-Modernization of Traditional Chinese Medicine,2018,20(9):1531-1539.
Authors:Liu Fangzhou  Li Yuanbai  Wang Jing  Du Yu and Yang Yang
Affiliation:Institute of Information on Traditional Chinese Medicine, China Academy of Chinese Medical Sciences, Beijing 100700, China,Institute of Information on Traditional Chinese Medicine, China Academy of Chinese Medical Sciences, Beijing 100700, China,Institute of Information on Traditional Chinese Medicine, China Academy of Chinese Medical Sciences, Beijing 100700, China,Institute of Information on Traditional Chinese Medicine, China Academy of Chinese Medical Sciences, Beijing 100700, China and Institute of Information on Traditional Chinese Medicine, China Academy of Chinese Medical Sciences, Beijing 100700, China
Abstract:
Keywords:Dao-di herbs  Angelica Sinensis  herbal textual research  pharmacognostic characteristics  chemical component  principal component analysis  cluster analysis  one-way ANOVA
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